Requests库实现数据抓取与处理功能

目录
  • 引言
  • 安装
  • 基本用法
  • 发送HTTP请求
  • 处理HTTP响应
  • 高级功能
  • 总结

引言

Requests是Python中一个常用的第三方库,用于向Web服务器发起HTTP请求并获取响应。该库的使用简单,功能强大,被广泛应用于网络爬虫、API访问、Web应用开发等领域。

本文将介绍Requests库的基本用法、常见功能和高级应用,并提供实例代码来展示这些功能。

安装

Requests库可以通过pip安装,执行以下命令即可:

pip install requests

基本用法

使用Requests库发起HTTP请求非常简单。以下是一个使用Requests库向百度发起HTTP GET请求并获取响应的示例:

import requests
response = requests.get('http://www.baidu.com')
print(response.status_code)  # 输出响应状态码
print(response.text)  # 输出响应内容

上述代码中,requests.get方法用于向指定的URL发起HTTP GET请求,并返回响应对象。响应对象包含响应的状态码、响应头和响应体等信息。我们可以通过调用响应对象的属性和方法来获取和处理这些信息。

在上述示例中,我们调用了响应对象的status_code属性获取响应状态码,并调用了text属性获取响应内容。最后,我们将这些信息输出到控制台。

发送HTTP请求

Requests库支持多种HTTP请求方法,包括GET、POST、PUT、DELETE、HEAD、OPTIONS等。我们可以通过调用相应的方法来发起指定的HTTP请求。

以下是一个使用Requests库向服务器发送POST请求并提交JSON数据的示例:

import requests
url = 'http://example.com/api'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {'name': 'John', 'age': 30}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.status_code)  # 输出响应状态码
print(response.json())  # 输出响应JSON数据

上述代码中,我们向http://example.com/api URL发送POST请求,并提交一个包含nameage字段的JSON数据。我们使用headers参数设置请求头,指定请求体的数据格式为JSON。使用json参数提交JSON数据,这样Requests库会自动将JSON数据转换为请求体。

响应对象的json方法用于解析响应体中的JSON数据。如果响应体不是JSON格式,则会抛出异常。我们可以使用text属性获取响应体的原始文本。

处理HTTP响应

Requests库的响应对象提供了一系列属性和方法,用于获取和处理响应的状态码、响应头和响应体等信息。以下是一些常用的响应对象方法:

  • status_code:获取响应状态码。
  • headers:获取响应头信息。
  • text:获取响应体的原始文本。
  • content:获取响应体的二进制数据。
  • json:获取响应体中的JSON数据,并将其解析为Python对象。
  • encoding:获取响应体的编码方式。
  • raise_for_status():如果响应状态码不是2xx,抛出异常。
  • iter_content():按块读取响应体的数据。
  • iter_lines():按行读取响应体的数据。
  • 这些方法和属性使得我们能够方便地提取和处理HTTP响应的各个部分。

高级功能

Requests库还提供了一些高级功能,进一步增强了其实用性。

1.会话管理

通过创建会话对象,我们可以在多个请求之间保持会话状态。这对于处理需要认证、Cookie管理等场景非常有用。以下是一个使用会话对象的示例:

import requests
session = requests.Session()
session.headers.update({'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
session.get('http://www.example.com/login', params={'username': 'john', 'password': 'password'})
session.post('http://www.example.com/data', data={'key': 'value'})

在上述示例中,我们创建了一个会话对象session,并通过调用get和post方法发送GET和POST请求。会话对象会自动保持会话状态,并且可以在多个请求之间共享Cookie、HTTP头等信息。

2.代理设置
Requests库支持设置代理服务器,以便在发起请求时通过代理进行访问。以下是一个使用代理的示例:

import requests
proxies = {'http': 'http://proxy.example.com', 'https': 'https://proxy.example.com'}
response = requests.get('http://www.example.com', proxies=proxies)

在上述示例中,我们通过proxies参数设置HTTP和HTTPS请求的代理服务器。Requests库将使用指定的代理服务器来发起请求。

3.SSL证书验证
默认情况下,Requests库会验证SSL证书的有效性。如果你想禁用证书验证或使用自定义的证书,可以通过verify参数来设置。以下是一个禁用证书验证的示例:

import requests
response = requests.get('https://www.example.com', verify=False)

在上述示例中,我们通过将verify参数设置为False,禁用了对SSL证书的验证。

总结

本文介绍了Python中常用的第三方库Requests的基本用法和高级功能。我们学习了如何发起HTTP请求、处理响应、使用会话对象、设置代理和证书验证等技巧。Requests库简单易用,功能强大,适用于各种网络操作场景。

无论是进行Web开发、爬虫任务还是API访问,Requests库都是一个不可或缺的工具。通过掌握Requests库的使用,我们能够更加高效地进行网络请求和数据交互。

希望本文能够帮助读者深入理解Requests库的使用,从而在实际项目中更好地应用。通过使用Requests库,我们可以轻松地编写代码来与各种Web服务进行交互,获取数据并进行处理。

无论是在爬虫任务中抓取网页内容,还是在Web应用程序中与API进行通信,Requests库都提供了简洁而强大的接口。它使我们能够发起各种类型的HTTP请求(如GET、POST、PUT、DELETE等),设置请求头、参数和请求体,处理响应的状态码、头部和内容等。

在数据处理和分析领域,Requests库与其他库(如Pandas和NumPy)的结合使用非常常见。我们可以使用Requests库从Web服务或API中获取数据,然后使用Pandas和NumPy等库对数据进行处理、分析和计算。

例如,我们可以使用Requests库从数据源(如CSV文件、数据库或Web API)中获取数据,并将其转换为Pandas的DataFrame对象。然后,我们可以使用Pandas的数据处理和分析功能来清洗、转换和分析数据。最后,我们可以使用NumPy进行数值计算和统计分析。

下面是一个示例代码,演示了如何使用Requests、Pandas和NumPy来获取、处理和分析数据:

import requests
import pandas as pd
import numpy as np
# 从Web API获取数据
url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(url)
data = response.json()
# 转换为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 数据清洗和转换
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['value'] = df['value'].astype(float)
# 数据分析和计算
mean_value = np.mean(df['value'])
max_value = np.max(df['value'])
min_value = np.min(df['value'])
# 打印结果
print('Mean value:', mean_value)
print('Max value:', max_value)
print('Min value:', min_value)

在上述示例中,我们使用Requests库从https://api.example.com/data获取数据,并将其转换为Pandas DataFrame。然后,我们对数据进行清洗和转换,将日期字段转换为日期类型,将值字段转换为浮点型。最后,我们使用NumPy计算数据的平均值、最大值和最小值,并将结果打印出来。

通过结合使用RequestsPandasNumPy等库,我们可以快速、高效地进行数据获取、处理和分析,从而在数据科学和机器学习任务中取得更好的效果。

总而言之,Requests库在数据处理和分析中具有重要的作用。它使我们能够方便地进行网络请求和数据获取,并与其他库(如Pandas和NumPy)无缝集成,从而提供了强大的数据处理和分析能力。无论是处理Web数据、API访问还是进行数据分析,掌握Requests库的使用都是一个重要的技能。

到此这篇关于利用Requests库轻松实现数据抓取与处理的文章就介绍到这了,更多相关Requests库数据抓取与处理内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python3 利用requests 库进行post携带账号密码请求数据的方法

    如下所示: import urllib,json,requests url = 'http://127.0.0.1:8000/account/login' headers = {} data = {'username':'asd','pwd':'123456$'} request = requests.post(url=url, data=data,json=True,headers=headers) response = request.content.decode() #需要携带请求头信息的

  • python中数据爬虫requests库使用方法详解

    一.什么是Requests Requests 是Python语编写,基于urllib,采Apache2 Licensed开源协议的 HTTP 库.它urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足HTTP测试需求. 一句话--requests是python实现的简单易用的HTTP库 二.安装Requests库 进入命令行win+R执行 命令:pip install requests 项目导入:import requests 三.各种请求方式 直接上代码,不明白可以查看我的urllib的基

  • python requests库爬取豆瓣电视剧数据并保存到本地详解

    首先要做的就是去豆瓣网找对应的接口,这里就不赘述了,谷歌浏览器抓包即可,然后要做的就是分析返回的json数据的结构: https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=tv&tag=%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E5%89%A7&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0 这是接口地址,可以大概的分析一下各个参数的规则: type=tv,表示的是电视剧的分类 tag=国产剧,表示是

  • 使用Python爬虫库requests发送表单数据和JSON数据

    导入Python爬虫库Requests import requests 一.发送表单数据 要发送表单数据,只需要将一个字典传递给参数data payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) print(r.text) {"args":{},"data":"",&qu

  • python采用requests库模拟登录和抓取数据的简单示例

    如果你还在为python的各种urllib和urlibs,cookielib 头疼,或者还还在为python模拟登录和抓取数据而抓狂,那么来看看我们推荐的requests,python采集数据模拟登录必备利器! 这也是python推荐的HTTP客户端库: 本文就以一个模拟登录的例子来加以说明,至于采集大家就请自行发挥吧. 代码很简单,主要是展现python的requests库的简单至极,代码如下: s = requests.session() data = {'user':'用户名','pass

  • 在Python3中使用asyncio库进行快速数据抓取的教程

    web数据抓取是一个经常在python的讨论中出现的主题.有很多方法可以用来进行web数据抓取,然而其中好像并没有一个最好的办法.有一些如scrapy这样十分成熟的框架,更多的则是像mechanize这样的轻量级库.DIY自己的解决方案同样十分流行:你可以使用requests.beautifulsoup或者pyquery来实现. 方法如此多样的原因在于,数据"抓取"实际上包括很多问题:你不需要使用相同的工具从成千上万的页面中抓取数据,同时使一些Web工作流自动化(例如填一些表单然后取回

  • Python+Tkinter制作股票数据抓取小程序

    目录 程序布局 抓取与保存功能 添加功能 个股查询按钮 批量查询开关 在前面的文章中,我们一起学习了如何通过 Python 抓取东方财富网的实时股票数据,链接如下 用 Python 爬取股票实时数据 今天我们就在这个基础上,实现一个 Tkinter GUI 程序,完成无代码股票抓取! 首先对于 Tkinter 相信大家都是比较了解的,如果有小伙伴对于 Tkinter 的相关用法不是特别熟悉的话,可以看如下文章 Tkinter 入门之旅 首先我们先看一下 GUI 程序的最终效果 该程序共分三个区域

  • python+mongodb数据抓取详细介绍

    分享点干货!!! Python数据抓取分析 编程模块:requests,lxml,pymongo,time,BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址: def step(): try: headers = { ..... } r = requests.get(url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") url = soup.find_all(正则表达式) for i

  • python数据抓取分析的示例代码(python + mongodb)

    本文介绍了Python数据抓取分析,分享给大家,具体如下: 编程模块:requests,lxml,pymongo,time,BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址: def step(): try: headers = { ..... } r = requests.get(url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") url = soup.find_all(正则表达式

  • 浅谈Python爬虫原理与数据抓取

    通用爬虫和聚焦爬虫 根据使用场景,网络爬虫可分为通用爬虫和聚焦爬虫两种. 通用爬虫 通用网络爬虫 是 捜索引擎抓取系统(Baidu.Google.Yahoo等)的重要组成部分.主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份. 通用搜索引擎(Search Engine)工作原理 通用网络爬虫从互联网中搜集网页,采集信息,这些网页信息用于为搜索引擎建立索引从而提供支持,它决定着整个引擎系统的内容是否丰富,信息是否即时,因此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果. 第一步:抓取网页

  • python数据抓取3种方法总结

    三种数据抓取的方法 正则表达式(re库) BeautifulSoup(bs4) lxml *利用之前构建的下载网页函数,获取目标网页的html,我们以https://guojiadiqu.bmcx.com/AFG__guojiayudiqu/为例,获取html. from get_html import download url = 'https://guojiadiqu.bmcx.com/AFG__guojiayudiqu/' page_content = download(url) *假设我

  • C#中的modbus Tcp协议的数据抓取和使用解析

    目录 C# modbus Tcp协议数据抓取和使用 C# modbus tcp读写数据 C# modbus Tcp协议数据抓取和使用 基于Modbus tcp 协议的数据抓取,并解析,源码使用C#开发 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Net; using System.Net.Sockets; using System.Text; namespace modbus {

  • 详解Java实现多种方式的http数据抓取

    前言: 时下互联网第一波的浪潮已消逝,随着而来的基于万千数据的物联网时代,因而数据成为企业的重要战略资源之一.基于数据抓取技术,本文介绍了java相关抓取工具,并附上demo源码供感兴趣的朋友测试! 1)JDK自带HTTP连接,获取页面或Json 2) JDK自带URL连接,获取页面或Json 3)HttpClient Get工具,获取页面或Json 4)commons-io工具,获取页面或Json 5) Jsoup工具(通常用于html字段解析),获取页面,非Json返回格式] -------

  • 用javascript解决外部数据抓取中的乱码问题

    我们一般会在两个地方用到外部数据抓取,一个是在asp中,一个是在hta中.如果外部数据是gb2312编码的,就涉及到转码的问题,但是传统的用vbs函数进行处理的方法,运算量比较大,有些特殊字符还会出错.    如果用adodb.stream控件来进行转码,就简单多了,不需要借助vbs的二进制处理函数了,同时速度快了很多. 复制代码 代码如下: <script>  function loadData(sUrl){      var xh      xh=new ActiveXObject(&qu

  • Python数据抓取爬虫代理防封IP方法

    爬虫:一段自动抓取互联网信息的程序,从互联网上抓取对于我们有价值的信息,一般来说,Python爬虫程序很多时候都要使用(飞猪IP)代理的IP地址来爬取程序,但是默认的urlopen是无法使用代理的IP的,我就来分享一下Python爬虫怎样使用代理IP的经验.(推荐飞猪代理IP注册可免费使用,浏览器搜索可找到) 1.划重点,小编我用的是Python3哦,所以要导入urllib的request,然后我们调用ProxyHandler,它可以接收代理IP的参数.代理可以根据自己需要选择,当然免费的也是有

随机推荐